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A generalized wall boundary condition for smoothed particle hydrodynamics
A generalized wall boundary condition for smoothed particle hydrodynamics
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A generalized wall boundary condition for smoothed particle hydrodynamics

Adami, S. ; Hu, X.Y. ; Adams, N.A.

Journal of computational physics, 2012-08, Vol.231 (21), p.7057-7075 [Revista revisada por pares]

Kidlington: Elsevier Inc

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2
NSFnets (Navier-Stokes flow nets): Physics-informed neural networks for the incompressible Navier-Stokes equations
NSFnets (Navier-Stokes flow nets): Physics-informed neural networks for the incompressible Navier-Stokes equations
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NSFnets (Navier-Stokes flow nets): Physics-informed neural networks for the incompressible Navier-Stokes equations

Jin, Xiaowei ; Cai, Shengze ; Li, Hui ; Karniadakis, George Em

Journal of computational physics, 2021-02, Vol.426 (C), p.109951, Article 109951 [Revista revisada por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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3
Deep Fluids: A Generative Network for Parameterized Fluid Simulations
Deep Fluids: A Generative Network for Parameterized Fluid Simulations
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Deep Fluids: A Generative Network for Parameterized Fluid Simulations

Kim, Byungsoo ; Azevedo, Vinicius C. ; Thuerey, Nils ; Kim, Theodore ; Gross, Markus ; Solenthaler, Barbara

Computer graphics forum, 2019-05, Vol.38 (2), p.59-70 [Revista revisada por pares]

Oxford: Blackwell Publishing Ltd

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4
Validation of OpenFOAM numerical methods and turbulence models for incompressible bluff body flows
Validation of OpenFOAM numerical methods and turbulence models for incompressible bluff body flows
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Validation of OpenFOAM numerical methods and turbulence models for incompressible bluff body flows

Robertson, E. ; Choudhury, V. ; Bhushan, S. ; Walters, D.K.

Computers & fluids, 2015-12, Vol.123, p.122-145 [Revista revisada por pares]

Elsevier Ltd

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5
Geometric MCMC for infinite-dimensional inverse problems
Geometric MCMC for infinite-dimensional inverse problems
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Geometric MCMC for infinite-dimensional inverse problems

Beskos, Alexandros ; Girolami, Mark ; Lan, Shiwei ; Farrell, Patrick E. ; Stuart, Andrew M.

Journal of computational physics, 2017-04, Vol.335, p.327-351 [Revista revisada por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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6
Deep unsupervised learning of turbulence for inflow generation at various Reynolds numbers
Deep unsupervised learning of turbulence for inflow generation at various Reynolds numbers
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Deep unsupervised learning of turbulence for inflow generation at various Reynolds numbers

Kim, Junhyuk ; Lee, Changhoon

Journal of computational physics, 2020-04, Vol.406, p.109216, Article 109216 [Revista revisada por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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7
A comparative study on polynomial dealiasing and split form discontinuous Galerkin schemes for under-resolved turbulence computations
A comparative study on polynomial dealiasing and split form discontinuous Galerkin schemes for under-resolved turbulence computations
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A comparative study on polynomial dealiasing and split form discontinuous Galerkin schemes for under-resolved turbulence computations

Winters, Andrew R. ; Moura, Rodrigo C. ; Mengaldo, Gianmarco ; Gassner, Gregor J. ; Walch, Stefanie ; Peiro, Joaquim ; Sherwin, Spencer J.

Journal of computational physics, 2018-11, Vol.372, p.1-21 [Revista revisada por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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8
A volume-of-fluid method for interface-resolved simulations of phase-changing two-fluid flows
A volume-of-fluid method for interface-resolved simulations of phase-changing two-fluid flows
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A volume-of-fluid method for interface-resolved simulations of phase-changing two-fluid flows

Scapin, Nicolò ; Costa, Pedro ; Brandt, Luca

Journal of computational physics, 2020-04, Vol.407, p.109251, Article 109251 [Revista revisada por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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9
Deep learning observables in computational fluid dynamics
Deep learning observables in computational fluid dynamics
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Deep learning observables in computational fluid dynamics

Lye, Kjetil O. ; Mishra, Siddhartha ; Ray, Deep

Journal of computational physics, 2020-06, Vol.410, p.109339, Article 109339 [Revista revisada por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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10
On the eddy-resolving capability of high-order discontinuous Galerkin approaches to implicit LES / under-resolved DNS of Euler turbulence
On the eddy-resolving capability of high-order discontinuous Galerkin approaches to implicit LES / under-resolved DNS of Euler turbulence
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On the eddy-resolving capability of high-order discontinuous Galerkin approaches to implicit LES / under-resolved DNS of Euler turbulence

Moura, R.C. ; Mengaldo, G. ; Peiró, J. ; Sherwin, S.J.

Journal of computational physics, 2017-02, Vol.330, p.615-623 [Revista revisada por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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